无线网络环境下的机器人动态跟踪随机LQG算法

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与传统的点对点结构的系统相比,由于网络控制系统中的控制网络是彻底的分布式结构,因此,它具有系统连线少、可以实现远程操作与控制、实现资源共享、安装与维护简便、能有效减少系统的重量和体积、具有较高的诊断能力、增加了系统的灵活性和可靠性等优点。现有的控制网络一般基于有线传输介质,由此带来了地表、墙体布线和网络线路维护等一系列问题,在一些设备需要较大范围移动的场合,固定的线路也给应用带来了很多麻烦。无线网络控制系统具有良好的移动性、更加便于安装、部署、减少维护费用等优点。然而,无线网络中的随机时延、丢包、低通信带宽、通信约束等问题也使无线网络控制系统的分析和设计变得异常复杂。首先,本文描述了无线网络控制系统及其存在的基本问题,并从控制角度及通信角度分别介绍了无线网络控制系统的研究现状;然后考虑了无线网络环境下的机器人动态跟踪问题,介绍了一些没有网络环境下的机器人跟踪算法,并通过仿真分析了无线网络特性,如时延、丢包对控制性能的影响,说明了研究适用于无线网络下机器人动态跟踪问题的新算法的必要性。其次,在兼顾无线网络传输中存在的时变延迟以及丢包的基础上,建立了连续线性时不变系统的网络化模型;进一步提出了与预测控制相结合的基于预测的随机最优控制算法。这个算法分为两个部分:随机最优控制部分处理小于一个周期的变时延问题;预测部分对于超过一个周期的时延或丢包进行了一定程度的补偿。根据此算法得出了适用于机器人动态跟踪的控制算法,通过True Time工具箱进行了仿真验证,说明了该算法具有较好的跟踪效果。再次,考虑了共享一个无线网络的两组机器人的动态跟踪,利用基于反馈理论的调度模块对无线通信带宽资源进行优化分配,并通过True Time工具箱进行了仿真验证,说明了在无调度情况下可能有某组机器人无法实现跟踪,而通过调度可确保两组机器人均能达到较好的跟踪效果。最后,对本文所开展的工作进行了总结。
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